核心抱团池仓位中枢拟合与准确性验证 [page::3][page::4]

• 核心抱团池仓位拟合与基金半年持仓数据具有较高一致性，绝对误差平均值为5.7%，方向同步率达到88%。

- 主动增减仓幅度拟合与实际持仓同步率高达71%，表明拟合的主动交易动作捕捉较为精准。

大中小盘指数走势及大小盘相关性分析 [page::5][page::6]

• 沪深300与中证500、1000间季度收益相关性分别为76%、63%，但剥离市场收益后相关性转为负，风格背离明显。

- 大小盘板块轮动显著，为择时策略提供空间。

中长期择时信号及其胜率分析 [page::7][page::8][page::9]

• 过去2M与7M的抱团仓位均值差异作为信号，历史胜率达76.92%，信号平均持续194天，能有效预测沪深300与中证1000的配置方向。

- 信号能够反映13-15年和2020年以来的大小盘轮动行情。

中短期择时信号与月度、季度胜率统计 [page::10][page::11]

| 频率(D) | 月频检测胜率 | 季频检测胜率 |
|---------|-------------|-------------|
| 132 | 54.64% | 71.88% |

• 过去6个月的主动增减仓趋势对未来一个季度的大小盘配置具有良好的预测能力，季度胜率达到66.3%-71.9%。

- 短期月频信号对配置效用较弱。

基于信号的大小盘择时配置策略回测 [page::12][page::13][page::14][page::15][page::16][page::18]

• 季度换仓策略（基于过去6个月主动仓位趋势）年化收益17.6%，夏普0.78，最大回撤-56%，累计超额达139%。

- 基于中长期（2M vs 7M）信号的触发式SAA策略年化收益13.3%，夏普0.62，最大回撤-58%，累计超额70%。

• 结合中长期SAA与中短期TAA信号优化后的策略年化收益15%，夏普0.69，超额累积102%，风险调整后表现显著提升。

- 不同策略均在绝大多数年份跑赢基准，表现稳健。

报告结论

• 通过高频拟合权益基金核心抱团仓位，构建多个基于抱团仓位信号的大小盘择时策略，实证支持“聪明资金”动作对大小盘轮动具备较强预测能力[page::0][page::3][page::7][page::10][page::12][page::16][page::18]。

分析报告详尽解读 — 《大小盘如何择时？基金抱团高频跟踪数据给我们启示追踪“聪明资金”系列一》

分析师：唐军，刘洛宁
报告机构：中泰证券研究所
发布时间：2021年（具体日期未明）
研究主题： 权益基金核心抱团池仓位对大小盘择时的影响及择时策略构建

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1. 元数据与报告概览

1.1 报告标题与作者

该报告标题为《大小盘如何择时？基金抱团高频跟踪数据给我们启示 追踪“聪明资金”系列一》，由中泰证券研究所唐军（执业证书编号：S0740517030003）主笔，助理为刘洛宁。报告聚焦权益基金的抱团现象，通过高频数据跟踪其“聪明资金”动议，探索对A股大小盘板块的择时及配置策略。

1.2 核心论点

报告提出权益基金的核心抱团池仓位中枢（核心持仓集中区）对大小盘板块的相对表现具有领先预示作用——

• 核心抱团池仓位中枢变化对大小盘相对走势有显著领先意义，中长期信号胜率高达约77%，中短期信号准确率约66%。

- 通过对权益基金抱团仓位的拟合及主动增减仓探测，能够从高频数据中捕捉“聪明资金”的仓位动作。

• 基于此信号，报告构建了多阶段择时策略（三种核心策略：季度换仓、信号触发（SAA）及SAA+中短期调整（TAA）结合），展现出较基准显著的收益和风险调整后超额表现。

- 报告评估了模型的准确性及风险提示，并基于公开历史数据进行统计测算，强调模型及策略存在局限，结果仅作参考。[page::0,2,4]

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2. 逐章节深度剖析

2.1 基金核心抱团池仓位拟合（第2-3页）

2.1.1 核心抱团池定义与分类

权益基金持仓分为三类股票池：核心池（边际市值递减占比大于1%的持仓）、次核心池（核心池之外累计占比至80%股票）及冷门池。
基金季度披露持仓后，结合基金净值与三池指数收益序列，通过最小化拟合误差（包括过去10天的收益）并加范数约束，构建每日持仓暴露估计模型。该模型寻求权重估计（$w{h t}, w{s t}, w_{d t}$）使基金过去的收益拟合核心、次核心与冷门池收益，强化权重稳健性。

2.1.2 目标函数及模型创新点

目标函数同时最小化拟合误差及权重变动（正则项），解决日度高频数据波动带来的仓位估计不稳问题。高频拟合使仓位中枢评估动态化，有别于传统半年持仓粗粒度分析。该方法借鉴 Didier and Isabelle (2017)的组合仓位主动增减估计模型。[page::2]

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2.2 拟合准确性检测（第3-4页）

2.2.1 拟合与半年持仓对比

将高频拟合的核心抱团池仓位中枢与权益基金半年公开持仓对应仓位做对比，结果显示：

• 仓位中枢拟合结果与半年报实际计算具备$5.7\%$的平均绝对误差和$6.6\%$ 中位误差。

- 方向性同步率高达约88%，说明拟合模型能够较好捕捉核心抱团仓位的动态趋势。

2.2.2 主动增减仓检测

报告采用Kalman Filter相关模型，剔除市场涨跌影响，分解出基金主动增减仓比例。
拟合主动增减仓趋势与半年持仓方法同步率约71%，说明拟合模型不仅能还原仓位中枢，还能较好揭示基金的主动仓位调整节奏。
此外，2019年至2020年，尽管仓位中枢提升，但主动增减仓表现出明显减仓信号，体现基金在市场大涨期的调整动作。

图表说明：

• 图表1 显示核心抱团池半年持仓与拟合仓位走势对比，拟合曲线虽略偏离实际，但趋势一致。

- 图表2-3 分别展现环比仓位变化和主动增减仓变化，拟合结果精准捕捉仓位变化方向及幅度潮汐。[page::3,4,5]

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2.3 大小盘择时研究（第5-11页）

2.3.1 大小盘指数相关性与历史表现

采用流动性好、市值排名前的沪深300（大盘）、中证500、中证1000（中小盘）作为代表，发现大盘与小盘指数收益相关较低（约为63-76%），特别在剥离市场整体行情后的超额收益序列相关为负（-0.45~-0.5），同涨同跌比例明显下降至低于50%，显示风格切换明显，且中证1000与沪深300的背离更显著。

• 12年至16年中期多数时间小盘配置表现优于大盘；

- 16年后风格转向大盘，沪深300开始跑赢中小盘；

• 核心抱团池仓位变化与大小盘走势紧密相关。

相关图表详见图表4-9。[page::5,6]

2.3.2 中长期择时信号构建与检测

通过对核心抱团池仓位中枢过去2个月与7个月均值的比较建立选股信号：当过去2个月仓位中枢较7个月超过50个基点时，记为“看多大盘”（沪深300）；反之则看多中小盘（中证1000），在信号交杂区间（差值±50bp）判定为盲区，暂不调整资产配置。
信号检测结果：

• 2013年至今共发出13次信号，命中10次，胜率达76.92%，平均信号持续时长194天（最短20天，最长426天）。

- 历史典型例子：2013-2014年小盘收益优于大盘期间信号准确发出，2016-2018年抱团核心池上涨期间信号正确反映大盘优先配置。
具体信号与大小盘表现对比见图表10-14。[page::7,8,9]

2.3.3 中短期择时信号研究

• 通过上述拟合进一步提炼出主动增减仓信号，去除价格涨跌影响后，分析“开口朝上/朝下”形态判断未来对大盘（沪深300）或中小盘（中证1000）的偏好。

- 对多个时间窗口（过去1至11个月）主动增减仓趋势与大小盘未来收益的关联检验显示，中期（过去4-8个月，尤其是过去6个月）信号领先性更明显，季度频度胜率最高可达71.88%，月度信号预测效果较弱，约40%-54%。

• 不同起始点的敏感性测试显示平均季频胜率稳定于66%左右，部分季度（如1、4、7、10月触发信号）胜率略降。

- 区间例子和统计如图表15-21。[page::9,10,11]

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2.4 大小盘择时策略构建及表现（第12-18页）

2.4.1 季度换仓策略（基于中短期信号）

• 信号：季度基于过去6个月权益基金核心抱团池主动增减仓幅度趋势（开口朝上配大盘，开口朝下配小盘）。

- 配置：基准为50%沪深300 + 50%中证1000；信号指导下调整高配范围为加/减30%。

• 回测(2013.06-2021.04)：

- 累计收益246%，年化17.6%，年化超额收益7.7%，最大回撤56%，超额最大回撤10.6%，夏普比0.78。
- 除2018年外，其他年份均跑赢基准。

• 成本分析：月度换仓成本低，风险收益表现优异。

- 见图表22-25。[page::12,13]

2.4.2 基于中长期信号的SAA策略

• 信号基于过去2M与7M仓位均值比较（超过阈值50bp）触发高配信号，盲区内均衡配。

- 配置同上，调整幅度同样为±30%。

• 回测期间成绩：

- 累计收益161%，年化13.3%，年化超额4.5%，最大回撤57.5%，超额最大回撤12.2%，夏普比0.62。
- 多数年份表现优于基准，15年和18年回撤和收益有所承压。

• 见图表26-28。[page::14,15]

2.4.3 结合中长期信号SAA与中短期信号TAA调整策略

• 基于SAA信号确定中长期资产配置比例（高配时加30%），结合TAA中短期信号进行±10%的调整保障灵活性和及时反应市场波动。

- 规制调整后比例不超越指定区间（例如高配资产不得低于50%且高于100%）。

• 回测(2013.06-2021.04)：

- 累计收益193%，年化15%，年化超额6.3%，最大回撤57%，超额最大回撤12%，夏普比0.69。
- 较单纯SAA策略，收益和风险调整后表现均有所提升，体现中短期TAA调整策略的增值作用。

• 年度超额收益波动表现参见图表29。

- 换仓明细详见表格与图示。

• 该综合策略为最终报告推荐核心策略。

- 见图表26-29、附表。[page::16,17,18]

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3. 图表深度解读

3.1 核心抱团池仓位中枢拟合及验证图表

• 图表1（第3页）：红线为半年持仓计算的核心抱团仓位中枢，灰线为拟合结果走势。曲线吻合良好，误差稳定，体现方法可信。

- 图表2和3（第3、4页）：分别展示环比仓位中枢变动和主动增减仓变动的拟合与实际持仓对比，方向匹配率超过70%，强调了模型的动态探测能力。

3.2 大小盘指数走势与超额表现

• 图表4-6（第5-6页）：沪深300、ZZ500、ZZ1000指数走势趋势与历史超额收益走势，突出大盘和小盘指数的趋势反向显著。

- 图表7-9（第6页）：季度收益及剥离市场整体行情后的收益相关性与超额收益柱状图，揭示大盘与小盘之间在结构性行情中的负相关与背离。

3.3 中长期与中短期信号走势

• 图表10-14（第7-9页）：关联核心抱团池仓位中枢走势对大小盘超额收益的影响，展示过去2M与7M均值的差异信号与超额表现的高度相关性，提供大盘投资时机的信号示范。

- 图表15-21（第9-11页）：剥离涨宽后的主动增减仓趋势，图解“开口”信号四种典型形态，胜率和收益统计表明季度信号预测优势。

3.4 策略业绩回测图表

• 图表22-25（第12-13页）：季度换仓策略的月度超额收益表现、累计净值曲线及换仓明细，凸显策略绝对收益与风险控制表现。

- 图表26-28（第14-15页）：信号触发SAA策略业绩及换仓单，判断阈值引发的配置变动与历史收益表现。

• 图表29（第18页）：SAA与SAA+TAA策略年度超额收益对比，增强版策略回报与风险调整体验更佳。

- 图表27、28换仓单明细辅助理解资金流向和配置节奏。

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4. 估值分析

报告以择时资产分配策略为核心，未涉及传统企业估值模型（如DCF、PE倍数法等），估值分析限于对策略收益风险的量化和绩效解读。策略收益计量标准包含年化收益、年化超额收益、最大回撤、夏普比率、信息比率与胜率指标，综合反映风险调整后的回报能力。

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5. 风险因素评估

报告明确风险提示：

• 历史数据统计与模型拟合具有滞后性、第三方数据准确性风险及模型本身局限性，历史规律不能保证未来适用；

- 模型基于对历史行情规律的提炼，但极端市场环境下可能失效；

• 研究结果不构成具体投资建议，不能保证投资收益或持续性；

- 投资人应谨慎参考，结合自身风险承受能力。

风险提示详尽，充分体现研究谨慎态度。[page::0,19]

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6. 批判性视角与细节观察

• 报告依赖公开数据高频拟合估计权益基金抱团仓位，因季度披露滞后及公开持仓数据限制，拟合结果仍存在一定估计误差和时滞。

- 主动交易估计依赖Kalman滤波理论，在市场特定行情（如极端波动）中可能偏离真实持仓操作节奏，尽管整体拟合效果较好，但局部波动风险尚需注意。

• 策略模型主要基于历史盈利表现，未充分考虑未来宏观政策、监管、流动性变化等外部冲击对基金抱团行为的潜在影响。

- 策略胜率虽高，但仍有失败信号出现（中长期策略13次信号中3次出现跑输），投资者应注意信号盲区及短期波动风险。

• 组合换仓增加交易成本，报告未具体量化成本影响，实际执行中应谨慎控制换仓频率。

- SAA与TAA结合策略表现优于单一策略，说明多指标多周期综合分析优于单一信号使用，是本报告比较重要的微妙之处。

总体来看，报告结合定量方法、实证分析与策略构建，呈现较高的研究严谨度和逻辑一致性，但应用时仍需结合市场环境和投资者需求灵活调整。

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7. 结论性综合总结

这份报告基于中泰证券研究所在权益基金持仓数据及收益高频拟合方法之上，精准反映了核心抱团资金的仓位动态，进一步验证了该资金在大小盘风格切换中的指导意义。其核心发现包括：

• 权益基金核心抱团池仓位中枢拟合模型有效，拟合误差较小且方向同步率接近88%，主动增减仓趋势预测能力显著，信号识别精准。

- 大盘（沪深300）与中小盘（中证1000）指数长期存在明显的风格切换周期，核心抱团池仓位变化领先于市场风格轮动，提供了有效的大小盘择时信号。

• 中长期择时策略（基于过去2M与7M仓位均值差异）信号准确率约为77%，能较好捕捉风格切换节点，实现稳健的超额回报。

- 中短期择时信号（基于主动增减仓趋势）在季度频度预测上表现突出，超过70%胜率，支持策略参数的微调与优化。

• 报告构建了三类大小盘择时策略，分别为：

1. 季度换仓基于中短期信号，表现最佳，累计收益达246%，夏普0.78。
2. 长期信号触发式（SAA）策略，累计收益161%，夏普0.62。
3. 综合SAA与中短期调节TAA策略，提高半年收益至193%，夏普0.69，风险调整表现更优。

• 多周期结合信号策略优异，呈现出大小盘风格择时中资金博弈与策略优化的深刻洞察。

图表丰富、数据详尽，通透反映了权益基金抱团资金的市场导向功能以及对此构建的择时策略的有效性。投资者可基于报告方法，结合自身需求设计对应的资产配置及择时框架。报告强调模型基于统计规律，谨慎提示市场风险及数据滞后性，具备高度的专业性和实践指导价值。[page::0-18]

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参考文献

• Didier Georges, Isabelle Girerd-Potin (2017). A Discrete-Time State Observer Approach to Discovering Portfolio Holdings. IFAC PapersOnLine, 50(1).[page::18]

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总体评价

此报告从理论模型、拟合验证、信号构建、实证胜率到策略回测系统完整，结合高频数据揭示权益基金抱团资金动态，为大小盘轮动择时提供了先进、量化、可操作的思路。其研究深刻且分章清晰，辅以大量图表和数据验证，具有较强的数据说服力和投资指导意义。风险揭示充分，表明其研究成果适合做为投资决策辅助工具，而非独立投资建议，体现专业的审慎态度。

报告